北京
文/清华大学五道口金融学院财富管理研究中心研究专员张艺伟，清华大学五道口金融学院财富管理研究中心研究专员张桢林
大语言模型并非颠覆金融行业的替代性力量，而是重塑金融竞争优势的放大器。本文系统阐述了大模型在知识增强、决策增强与任务代理的三大落地逻辑，指出应警惕“技术至上”等认知误区。大模型价值释放的关键不在模型本身，而在以场景驱动为牵引、以数据治理为基础、以组织适配为保障，实现技术能力向竞争优势转化。
大语言模型正在重塑金融竞争逻辑
在监管引导与战略驱动双重作用下，大模型已不再只是局部技术尝试，而日益成为金融机构塑造竞争优势、推动高质量发展的战略基础设施。根据世界经济论坛报告，金融服务业对人工智能的战略投入持续领跑各行业，行业竞争逻辑正经历深层重构。应当认识到，大模型并非改写金融本质的颠覆者，而是金融机构竞争优势的“放大器”。它会放大机构原有的数据、组织与合规能力，同时加速落后机构劣势的暴露与淘汰。其底层逻辑在于，大模型不会凭空创造竞争力，而是通过大幅降低信息处理成本，将机构既有能力优势倍数级放大，同时也将治理短板、流程僵化等问题置于聚光灯下。
在探索中推动提升科创投资质效
大语言模型重塑金融服务的落地逻辑
当前，金融大语言模型的应用实践可归纳为三类：知识增强型，以财富管理为代表，核心是降低专业知识的获取与使用门槛；决策增强型，以信贷风控为代表，核心是将非结构化信息转化为可量化的决策依据；任务代理型，以智能客服为代表，核心是实现重复性任务的自动化执行。
知识增强型应用：迈向“千人千面”的智能投顾
随着全球财富管理需求的爆发式增长，智能投顾市场迎来了前所未有的扩容。据Statista预测，2027年全球智能投顾管理资产规模将突破4.6万亿美元。传统财富管理的痛点在于个性化、专业化与规模化三者难以兼得。大语言模型的兴起，正推动这一格局加速演变，使“千人千面”的个性化服务具备规模化落地的基础。
在机构服务领域，摩根士丹利代表了“AI赋能顾问、顾问服务客户”的人机协同路径。自2023年起，摩根士丹利与OpenAI合作推出AI助手，帮助财富顾问快速检索内部资料、自动生成会议纪要和跟进邮件，大幅提升信息处理效率。截至2025年底，98%的财富管理顾问团队已采用相关工具。
在个人投资者服务领域，蚂蚁集团推出AI理财助理“蚂小财”，结合用户持仓与风险偏好，提供个性化投资陪伴服务。数据显示，“蚂小财”月活用户突破7000万，深度服务用户的资产配置合理程度明显提升，频繁交易行为显著下降。
决策增强型应用：信贷风控驱动普惠金融提质增效
中小微企业融资难是全球金融体系面临的长期结构性挑战。传统风控系统仅能处理征信评分、银行流水、抵押物估值等结构化数据，却无法读懂真正反映经营活力与还款意愿的非结构化信息。大语言模型的语义理解与知识抽取能力，使弥合这一信息鸿沟具备了可行性。
在美国市场，在线贷款平台Upstart较早探索了将大语言模型引入信用评估的实践路径。Upstart采用大语言模型处理非传统信用数据，包括贷款申请人的教育背景、工作经历、租赁支付记录等非结构化文本。模型能够从中提取与还款意愿高度相关的语义特征，使原先被美国个人信用评级法（FICO评分）拒之门外的“薄文件”人群（信用记录较薄的人群）获批率提升27%，相同风险等级下的利率降低近三分之一。截至2025年底，Upstart已有91%的获批贷款实现了全自动审批，自动化通过的客户转化率约为人工审核的3倍。
在国内实践中，网商银行基于大语言模型升级其“大雁系统”，将供应链小微企业的合同文本、进货单据、线上经营聊天记录等非结构化信息纳入风控评估。系统可自动抽取并验证关键交易信息，结合农户、小店主的实时经营舆情生成信用画像。截至2026年4月，网商银行累计为超6800万小微经营者提供贷款......
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来源 | 《清华金融评论》2026年6月刊总第151期
编辑 |周茗一
审核丨秦婷
责编 | 兰银帆
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